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    航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油污染快速檢測(cè)技術(shù)的初步研究

    2015-11-19 08:42:14劉宇佳許秋玲佟文偉
    航空發(fā)動(dòng)機(jī) 2015年4期
    關(guān)鍵詞:潤(rùn)滑油燃油紅外

    劉宇佳,郎 宏,何 山,許秋玲,佟文偉

    (中航工業(yè)沈陽(yáng)發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)研究所,沈陽(yáng)110015)

    0 引言

    現(xiàn)代航空發(fā)動(dòng)機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)是高轉(zhuǎn)速、高性能、長(zhǎng)壽命,使得發(fā)動(dòng)機(jī)在使用中具有更高的安全性和可靠性。除設(shè)計(jì)、零部件生產(chǎn)工藝及產(chǎn)品質(zhì)量因素外,潤(rùn)滑系統(tǒng)的運(yùn)行狀況對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的健康運(yùn)轉(zhuǎn)和使用壽命具有重要意義。航空發(fā)動(dòng)機(jī)潤(rùn)滑系統(tǒng)散熱器故障或密封部件失效時(shí)會(huì)發(fā)生串油故障,使滑油系統(tǒng)受到燃油的污染,從而使?jié)櫥托阅芙档?,造成機(jī)械部件潤(rùn)滑不良,加速磨損;燃油中的不飽和烴還會(huì)加劇潤(rùn)滑油氧化,加速生成油泥等沉淀物,影響發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性和使用壽命,更嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起發(fā)動(dòng)機(jī)著火、爆炸等事故[1-3]。

    燃油污染可通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)試制現(xiàn)場(chǎng)滑油箱中油量異常上漲、潤(rùn)滑油氣味異常等現(xiàn)象初判,后續(xù)還要將油液樣本送往分析實(shí)驗(yàn)室做進(jìn)一步檢測(cè)。傳統(tǒng)檢測(cè)方法如閃點(diǎn)法、粘度法[4]等需要的樣本數(shù)量多,分析時(shí)間長(zhǎng),不能滿足快速檢測(cè)的需要。而紅外光譜是1種快速、無(wú)損、“綠色”的分析技術(shù),已被廣泛應(yīng)用于諸多行業(yè)[5-7]。在潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,利用傅里葉變換紅外光譜技術(shù)(FTIR)可以獲知潤(rùn)滑油中的水分[8]、積炭、氧化產(chǎn)物、硝化產(chǎn)物、硫化產(chǎn)物以及各種添加劑的變化[9-12]。偏最小二乘法是化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用的定量分析方法,可提取紅外光譜中有用的光譜信息,有效消除干擾和噪聲[13-15]。

    本文基于傅里葉紅外光譜分析技術(shù),開(kāi)展了航空發(fā)動(dòng)機(jī)滑油系統(tǒng)受到燃油污染的快速檢測(cè)技術(shù)研究。采用偏最小二乘方法,初步建立傅里葉紅外光譜檢測(cè)模型,以實(shí)現(xiàn)潤(rùn)滑油中燃油污染的快速、定量檢測(cè)。該方法可用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)潤(rùn)滑系統(tǒng)的故障監(jiān)測(cè)及預(yù)防,為發(fā)動(dòng)機(jī)安全可靠地運(yùn)行提供技術(shù)保證。

    1 設(shè)備與方法

    1.1 儀器設(shè)備

    Nicoletis10傅里葉變換紅外光譜儀可多次全反射ARK采樣附件。光譜數(shù)據(jù)分析處理軟件為OMNIC8.3及MATLAB7.1。

    1.2 樣本制備

    選擇航空發(fā)動(dòng)機(jī)在用的某牌號(hào)合成航空潤(rùn)滑油與噴氣燃料,分別配制燃油質(zhì)量分?jǐn)?shù)為(0~8)%的混合油液樣本,共46個(gè)分析樣本。從各樣本中隨機(jī)選取39個(gè)作為建模集用于建立校正模型,建模集燃油質(zhì)量分?jǐn)?shù)見(jiàn)表1。其余7個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)集。

    表1 建模集樣本燃油質(zhì)量分?jǐn)?shù) %

    1.3 紅外光譜采集

    采用多次全反射ARK采樣附件采集油液樣本的紅外光譜,掃描范圍為4000~650cm-1,光譜分辨率為4cm-1,掃描信號(hào)累計(jì)32次。取1mL樣本使之均勻分布于ARK樣本槽內(nèi),以空氣為背景,采集譜圖。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    偏最小二乘法利用主成分分析將吸光度矩陣和質(zhì)量分?jǐn)?shù)矩陣分別分解為特征向量和載荷向量,然后用偏最小二乘回歸在這些隱含量之間建立相互關(guān)系,從而得到吸光度矩陣與質(zhì)量分?jǐn)?shù)矩陣之間的數(shù)學(xué)校正模型。

    本研究應(yīng)用MATLAB7.1軟件對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與計(jì)算。采用去一交互驗(yàn)證法,校正集樣本的交互驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)為優(yōu)化模型參數(shù),選擇最佳的波長(zhǎng)范圍與光譜預(yù)處理方法,以RMSECV和預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)為優(yōu)化參數(shù)選擇最佳PLS因子數(shù)。以預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)、預(yù)測(cè)集樣本質(zhì)量分?jǐn)?shù)的預(yù)測(cè)值與其實(shí)際值間的回歸系數(shù)(R)和重現(xiàn)性試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)偏差(SD)考核模型的預(yù)測(cè)能力。均方根誤差(RMSE)按式(1)計(jì)算,PRESS按式(2)計(jì)算。

    式中:n 為樣本數(shù);Yy,i為樣本的預(yù)測(cè)值;Yi為樣本的實(shí)際值。

    式中:n 為建模集樣本數(shù);f 為建立校正模型使用的PLS因子數(shù);Yy,ij為樣本的預(yù)測(cè)值;Yij為樣本的實(shí)際值。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 紅外光譜分析

    潤(rùn)滑油與噴氣燃料的紅外譜如圖1所示。潤(rùn)滑油與噴氣燃料均為碳?xì)浠衔?,試?yàn)中使用的航空合成潤(rùn)滑油由合成酯類基礎(chǔ)油與多種抗氧化、抗腐蝕、抗磨損等添加劑組成。噴氣燃料的芳性組分含量比潤(rùn)滑油的高,常以750~850cm-1附近芳烴碳?xì)滏I的彎曲振動(dòng)峰為特征峰進(jìn)行紅外檢測(cè)[15],當(dāng)潤(rùn)滑油中噴氣燃料摻混量較低時(shí),噴氣燃料的吸收峰被潤(rùn)滑油較強(qiáng)的吸收峰覆蓋,很難在譜圖中分辨出來(lái),不能對(duì)混入的噴氣燃料進(jìn)行鑒別。利用多波長(zhǎng)校正可從復(fù)雜的光譜信息中提取有用信息,剔除冗余信息,建立校正模型,再利用校正模型預(yù)測(cè)未知樣本組成和性質(zhì)。分析區(qū)域可以是全譜或某一波數(shù)范圍,噴氣燃料在700~1500 cm-1范圍內(nèi)可見(jiàn)甲基、亞甲基和芳烴等的特征吸收峰,因此選擇該區(qū)域作為分析區(qū)域進(jìn)行建模。

    圖1 油液樣本紅外光譜

    2.2 光譜范圍及預(yù)處理方法選擇

    以模型的RMSECV值作為優(yōu)化參數(shù),考察不同光譜范圍及預(yù)處理方法對(duì)模型預(yù)測(cè)能力的影響。對(duì)原始光譜和經(jīng)過(guò)ATR校正的光譜進(jìn)行縱坐標(biāo)歸一化處理,以排除其它因素的干擾。計(jì)算2種不同光譜預(yù)處理方法在不同波數(shù)范圍建立模型的RMSECV值,所得結(jié)果見(jiàn)表2。從表中可見(jiàn),經(jīng)原始光譜歸一化后的光譜在700~900、1250~1500cm-1范圍內(nèi)建模得到的RMSECV值最小,說(shuō)明對(duì)于檢測(cè)燃油污染最有利的是未經(jīng)ATR校正的原始光譜,最佳分析波長(zhǎng)范圍為700~900、1250~1500cm-1。

    表2 不同光譜范圍及預(yù)處理方法對(duì)模型RMSECV值的影響

    2.3 PLS 因子數(shù)選擇和交叉驗(yàn)證

    采用PLS 方法建立定量分析模型,PLS 因子數(shù)(主成分?jǐn)?shù))的選擇直接影響到模型的實(shí)際預(yù)測(cè)能力。若PLS 因子數(shù)過(guò)少,不足以反映樣本的光譜信息;若PLS 因子數(shù)過(guò)多,則會(huì)將噪聲信息加入計(jì)算,降低模型的預(yù)測(cè)能力。本研究采用去一交互驗(yàn)證方法,應(yīng)用RMSECV和PRESS值為優(yōu)化參數(shù)確定最佳的PLS 因子數(shù),即每次從樣本中選擇1個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)集,其余樣本構(gòu)成建模集,建立模型,在不同因子數(shù)下計(jì)算所構(gòu)建模型的RMSECV和PRESS值,交互驗(yàn)證的RMSECV和PRESS值越小,代表模型的預(yù)測(cè)能力越好。

    潤(rùn)滑油燃油污染定量分析模型交叉驗(yàn)證的結(jié)果如圖2所示。從圖中可見(jiàn),隨著因子數(shù)的增加,RMSECV和PRESS值呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)。當(dāng)因子數(shù)為19時(shí),RMSECV和PRESS值最小,此時(shí)模型的預(yù)測(cè)能力最好。當(dāng)PLS 因子數(shù)>19后,RMSECV和PRESS值又開(kāi)始增大,說(shuō)明在該點(diǎn)后引入的隱變量是與被測(cè)組份無(wú)關(guān)的噪聲,參與建模會(huì)降低模型的預(yù)測(cè)能力。因此,PLS因子數(shù)為19時(shí)最佳。

    2.4 最佳PLS 定量分析模型的建立

    對(duì)采集39個(gè)建模集樣本在700~1500cm-1范圍的原始紅外光譜進(jìn)行縱坐標(biāo)歸一化處理。建模集的紅外光譜如圖3所示。從圖中可見(jiàn),不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)的潤(rùn)滑油與噴氣燃料混合樣本的紅外譜線相互重疊,沒(méi)有明顯差別,吸收強(qiáng)度與質(zhì)量分?jǐn)?shù)間相關(guān)性差,難以通過(guò)常規(guī)分析定量,需通過(guò)建立光譜模型實(shí)現(xiàn)噴氣燃料的檢測(cè)。

    將700~900、1250~1500cm-1范圍的光譜數(shù)據(jù)作為輸入變量,樣本所含噴氣燃料質(zhì)量分?jǐn)?shù)作為預(yù)測(cè)值,選擇PLS 因子數(shù)為19建立PLS 模型。應(yīng)用所建立的校正模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣本的燃油含量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,7個(gè)預(yù)測(cè)集結(jié)果見(jiàn)表3。光譜預(yù)測(cè)值均能很好地接近于實(shí)際值。預(yù)測(cè)集樣本實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)性如圖4所示。預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相關(guān)系數(shù)R=0.9994。預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP=0.082,表明所建模型具有良好的預(yù)測(cè)能力,能夠滿足實(shí)際應(yīng)用需要。

    圖2 去一交互檢驗(yàn)的RMSECV和PREsS值隨PLS 因子數(shù)變化

    圖3 建模樣本的紅外光譜

    表3 預(yù)測(cè)集樣本預(yù)測(cè)結(jié)果%

    圖4 樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相關(guān)性

    2.5 重復(fù)性試驗(yàn)

    隨機(jī)選取任意3個(gè)燃油含量的樣本,依據(jù)上述方法重復(fù)測(cè)定5次,結(jié)果見(jiàn)表4。5次重復(fù)測(cè)定結(jié)果的SD分別為0.044、0.088、0.055。表明方法的重復(fù)性良好。

    表4 樣本重復(fù)測(cè)定結(jié)果 %

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本研究以某發(fā)動(dòng)機(jī)研制中使用的特定牌號(hào)航空合成潤(rùn)滑油與噴氣燃料為研究對(duì)象,在潤(rùn)滑油中混入質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0~8%的燃油建立紅外光譜定量檢測(cè)模型。通過(guò)選擇合適的光譜分析范圍、光譜預(yù)處理方法和PLS 因子數(shù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。應(yīng)用該模型對(duì)已知燃油含量的樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),得到較為滿意的結(jié)果。初步驗(yàn)證了紅外光譜結(jié)合PLS 方法應(yīng)用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油污染定量檢測(cè)是可行的。

    本研究關(guān)注的是某牌號(hào)潤(rùn)滑油中燃油污染的早期發(fā)現(xiàn),建立的紅外模型具有較強(qiáng)的針對(duì)性。在其他航空發(fā)動(dòng)機(jī)研制中,也可以利用本研究成果,建立專門的紅外光譜定量檢測(cè)模型,對(duì)潤(rùn)滑油中燃油污染進(jìn)行快速檢測(cè)。

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